徐嘉琪,徐偉健

（中南大學 交通運輸工程學院,湖南 長沙 410075）

0 引言

換道行為是駕駛員受周圍車輛車速、間距等周邊環(huán)境刺激，產(chǎn)生換道意圖[1-3]，調(diào)整并完成自身駕駛目標的行為，而對其分析研究則有助于減少在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境[4]下由于車輛換道而引發(fā)的安全事故[5-6]。

目前許多學者對換道行為的分析已做了很多研究，澳大利亞人吉普斯（Gipps,P.G.）建立了換道決策結(jié)構(gòu)框架，提出了Gipps換道模型[7]；Li等利用元胞自動機模型對雙車道下激進型駕駛員的換道行為進行了研究[8]；Errampalli M等人基于模糊推理理論，提出了一種微觀換道模型[9]；牛國臣等利用五次多項式模型對換道軌跡進行了規(guī)劃[10]；王永明等提出了STCA-I模型，引入風險度，并提出彈性安全換道距離概念[11]。綜上，當前學界在此已建立有諸多分析模型，但大多基于車輛換道的原始數(shù)據(jù)，缺少對其進一步的處理轉(zhuǎn)換，致使模型的直觀性有所缺失，進而難以發(fā)現(xiàn)觸發(fā)換道的場景共性。

針對以上問題，文中將車輛換道的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成行車風險場，引入“場”的概念對換道過程行車風險進行分析，研究駕駛?cè)说淖笥覔Q道行為及其動機。

1 自然駕駛換道場景的提取

文中基于由德國亞琛工業(yè)大學汽車工程研究所發(fā)布的highD數(shù)據(jù)集提取換道場景。該數(shù)據(jù)集搜集了德國科隆附近六個不同地點的11.5 h測量值和110 000臺車輛，所測總行程為45 000 km，從中提取了5 600條完整換道記錄。

提取完整換道的三個階段，即準備階段、執(zhí)行階段、結(jié)束階段。當換道航向角連續(xù)三個采樣點小于閾值θth=0.02 rad時，選取首個采樣點為準備階段；當換道車輛正中心與車道線相交時，選取首個采樣點作為執(zhí)行階段；當車輛換至另一車道上，且車輛航向角連續(xù)三個采樣點小于θth時，選取末個采樣點為結(jié)束階段。

以換道車輛所在道路斷面與車道線的交點為中心，選取左右寬度9 m、前后長度共67 m的矩形，框選出換道車輛及其周圍環(huán)境信息，以綜合把握換道過程中車輛移動狀態(tài)及原車道與目標車道空間占用的變化情況。而為研究方便，文中統(tǒng)一以下行車輛的換道數(shù)據(jù)為例展開分析。

2 行車風險場模型

2.1 模型組成

行車風險場是將風險類比于“場”的一個數(shù)學模型，可定量描述車輛行車過程中自身及周圍的風險狀態(tài)，因而其思想在換道行為中也愈發(fā)受到關注[12-14]。車輛行駛時可能與其他物體發(fā)生碰撞[15]，文中為研究其概率及強度，構(gòu)建了行車風險場模型。道路上每個物體都可視作一個場源，向它周圍輻射出行車風險場。在人-車-路-環(huán)境交互復雜的情形下，這一模型可用以衡量車輛在道路上行駛的安全系數(shù)，進而分析其換道的觸發(fā)條件和持續(xù)條件。

行車風險場Es由三部分組成，分別是運動物體構(gòu)成的動能場EV、靜止物體構(gòu)成的勢能場ER和駕駛?cè)藰?gòu)成的行為場ED，其關系可用如下公式表示：

2.2 等效質(zhì)量

不同于平常所說的質(zhì)量，等效質(zhì)量除與物體本身的質(zhì)量有關外，還與其類型與速度等有關，且對運動和靜止的物體都適用，并可用如下公式表示：

式中，Mi——物體的等效質(zhì)量；Ti——物體類型；mi——物體質(zhì)量；vi——物體速度；k——速度多項式的項數(shù)；αk、βk——待定參數(shù)。

2.3 動能場

凡是在道路上具有一定速度的物體，均會在其周圍形成動能場。動能場會受到運動物體的等效質(zhì)量、距離、相對方向、速度等因素的影響。假設運動物體i所處的位置為（xi，yi），則它在此處形成的動能場可用如下公式表示：

式中，EV_ij——運動物體在其周圍產(chǎn)生的動能場場強；（xi，yi）為其質(zhì)心坐標，此處假定x軸沿道路線方向，y軸垂直之；Ri——道路條件影響因子；rij表示運動物體和本車輛間距離的矢量；假設物體i沿著x軸正向運動，θi為物體速度方向與rij的夾角，并規(guī)定順時針方向為正；k1、k2、G均為待定常數(shù)且大于0。

依據(jù)上述公式，可畫出動能場場強示意圖。由圖1可見，運動物體所在中心處的場強最高；在物體運動方向前方，動能場場強逐漸減弱，且減弱的斜率隨距離的增加而逐漸下降；而在其后方，動能場則驟降為零。在運動車輛的中心處必然發(fā)生碰撞，同時在它前方4 m范圍內(nèi)為高風險區(qū)域，而后方相對安全。

圖1 動能場場強示意圖

2.4 勢能場

凡是在道路上靜止的或運動的物體，都會在其周圍輻射勢能場。勢能場受靜止物體的等效質(zhì)量、距離等因素的影響。假設靜止物體i所處的位置是在（xi，yi），其在此處及周圍產(chǎn)生的勢能場ER_ij可用如下公式表示：

依據(jù)上述公式，可畫出勢能場場強示意圖。由圖2可見，其整體上呈現(xiàn)中間高、四周低的態(tài)勢，且無方向性向四周遞遠遞減，而在物體中心處半徑大約2 m范圍內(nèi)的區(qū)域為高風險區(qū)域。據(jù)此表明，在駕駛車輛時，若處于運動物體的前方，須遠離運動物體；而對于靜止的物體，若相隔的半徑達到一定數(shù)值，則相對安全。

圖2 勢能場場強示意圖

2.5 行為場

2.5.1 概念及模型

凡是在道路上，駕駛?cè)笋{駛的車輛都會在其周圍輻射出行為場。行為場受到動能場及駕駛?cè)说男袨?、技能、心理生理、認知、人格特質(zhì)[16-17]等因素的影響。由于駕駛?cè)藞?zhí)行行為的不確定性，其對周圍的其他車輛會存在一定的潛在威脅。駕駛行為產(chǎn)生的行為場可用如下公式表示：

式中，假設車輛i和車輛里面的駕駛?cè)怂幍奈恢脼椋▁i，yi），ED_ij為其在位置（xi，yi）形成的行為場；Dri為駕駛?cè)孙L險因子[18]。

依據(jù)上述公式，可畫出行為場場強示意圖。由圖3可見，運動物體所在中心處的場強最高，為無窮大；在物體運動方向前方，行為場場強逐漸減弱，且減弱的斜率隨著距離的增加而逐漸下降；而在其后方，行為場則驟降為零，與動能場場強示意圖相似。

圖3 行為場場強示意圖

2.5.2 駕駛?cè)孙L險因子

駕駛行為受到駕駛?cè)说纳硇睦硪蛩?、認知因素、違規(guī)傾向、駕駛技能的影響，不同駕駛?cè)藢囕v的掌控也呈現(xiàn)出個性化的差異性[19-21]。比如，若一個駕駛?cè)笋{駛技能不嫻熟，對車輛及周圍路況把握程度低[22]，或處于疲勞狀態(tài)[23-24]時，其駕駛車輛的風險更大。駕駛?cè)孙L險因子正是描述這些因素的一個量，可用如下公式表示：

式中，Dri——駕駛?cè)孙L險因子；μ1Dri_cognition——認知風險因子；μ2Dri_phy&psy——生理心理風險因子；μ3Dri_laws——違法風險因子；μ4Dri_skill——技能風險因子。μ1、μ2、μ3、μ4為各項因子的權(quán)重系數(shù)。

2.6 模型構(gòu)建

在前文所述的行車風險場模型下，一輛車行駛在道路上，還會受到周圍其他物體的風險場的“力”的作用，其方向與合場強方向相同，用以描繪該車輛行車的潛在危險大小。其次，該車輛受到的力也與車輛自身運行方向、等效質(zhì)量、道路條件、駕駛特性[25]有關。假設該駕駛車輛所處的位置為（xi，yi），其在風險場中所受到的作用力可用如下公式表示：

則行車風險場模型表示如下：

式中，F(xiàn)i——車輛在（xi，yi）處受到的作用力；Ei——行車風險場在i處的場強；Es_i——行車風險場在車輛i位置處的場強和矢量；EV_i、ER_i、ED_i分別為動能場、勢能場和行為場在i處的場強合矢量；ER_ni、EV_pi、ED_qi分別為單個勢能場、動能場、行為場在i處的場強合矢量。

圖4為運動車輛在其周圍形成的行車風險場示意圖，其值為前面三種場強之和。物體中心處形成的場強最大；在其前方，行車風險場場強遞遠遞減，其速率呈冪函數(shù)關系；而在其后方，場強驟降，但并未降至零，在距離物體中心處小范圍半徑內(nèi)仍然有場強的值存在，據(jù)前文分析，其值應當為該物體的勢能場場強。總體來看，運動車輛在危險性上呈現(xiàn)出前方較大、兩側(cè)相當、后方較小的特征。

圖4 行車風險場示意圖

3 安全風險場景分析

3.1 數(shù)據(jù)預處理

利用前文提出的行車風險場模型，可將每幀駕駛情形的風險場量化。為研究行車風險場場強對駕駛?cè)藞?zhí)行換道行為的影響，文中先提取highD數(shù)據(jù)集中的換道場景，刻畫其中換道車輛周圍的風險分布狀況。以雙向四車道為例，在此不考慮應急車道，左車道為快車道兼超車道，右車道為慢車道兼大中型客貨車專用道。為研究車輛在不同風險場中做出的響應策略差異性，下文將分左右換道兩種情形，結(jié)合駕駛?cè)藢嶋H行為，以換道車輛為參考系，借助前文的三階段劃分法展開研究。

3.2 左換道場景

在行車風險場強圖中，車輛左換道三個階段的周圍場強分布如圖5所示。在換道全過程中，風險場場強最高點始終為換道車輛所在區(qū)域，這主要源于換道車輛自身的高速運動和執(zhí)行階段可能做出的加速行為所產(chǎn)生的“動能”及其增加，以及在過程中車輛的空間位置變化所導致的“勢能”增大。次高區(qū)域則在換道車輛前方呈現(xiàn)出多峰特征，并隨換道過程的進行從左前到右后產(chǎn)生移動，且強度不斷增加，而這一風險場大抵來自原車道的前車阻礙和目標車道前方可能存在的車輛，其風險場隨換道車輛的大概率加速致使相對距離的拉近，在增大自身“勢能”的同時與換道車輛風險場相疊加，進而得到大幅增強。與之相對的則為換道車輛附近的低風險區(qū)域，在準備階段，它主要分布在車輛左前方至左側(cè)的一段距離，這也是在換道過程中駕駛?cè)丝蛇x擇插入的安全區(qū)間范圍；執(zhí)行階段，其主要分布在左右兩側(cè)及兩側(cè)前方較遠距離的小段空間；結(jié)束階段，其則分布在右側(cè)與前方。由于左換道過程中后方絕大部分均為低風險區(qū)域，且在現(xiàn)實環(huán)境下左換道過程較少涉及后方空間，在此不做闡述。

圖5 車輛左換道行車風險場

在實際的換道場景中，大多情況下，駕駛?cè)擞捎谑芮胺秸系K物（多為行駛中的前車）的阻礙，而選擇執(zhí)行左換道行為，此時車輛從慢車道駛?cè)肟燔嚨馈蕚潆A段，駕駛?cè)酥饕獣囕v左側(cè)是否存在其他車輛進行確認，以保證留有足夠的相對空間；執(zhí)行階段，駕駛?cè)舜_認車輛左側(cè)、右側(cè)及后側(cè)一定區(qū)域無其他車輛，確定換道可行，執(zhí)行左車道換入行為，并一般還伴有一段時間的加速狀態(tài)；結(jié)束階段，車輛已基本匯入目標車道，且換道車輛的前方與右前方車輛仍基本保持正常行駛，換道行為大致完成。

3.3 右換道場景

在行車風險場強圖中，車輛右換道三個階段的周圍場強分布則如圖6所示。與左換道相比，右換道過程中風險場場強最高點仍在換道車輛所在區(qū)域，其原理亦大體相同；次高區(qū)域則主要出現(xiàn)在換道車輛后方的受超車輛上，隨換道過程的進行相對于換道車輛從右前到左后移動，且強度有所減弱，應當與換道過程中兩車相對距離的逐漸增大有關；低風險區(qū)域的分布中，除換道車輛的前方外，在準備階段主要有其左后方的軌跡空間與右前方的小段安全區(qū)域，隨著換道行為的推進，后方低風險區(qū)域逐漸擴大，二者合一，同時換道車輛左側(cè)也會伴隨著換道完成轉(zhuǎn)為較為穩(wěn)定的低風險區(qū)域。

圖6 車輛向右換道行車風險場

在實際的換道場景中，駕駛員一般會借助右換道完成超車行為，或具有其他進行換道的主觀意愿，此時車輛由快車道駛?cè)肼嚨?。準備階段，駕駛?cè)诵枰_認右方受超車輛的位置，確認自身與受超車輛在當前速度下右前方是否達到足夠的換道安全距離；執(zhí)行階段，駕駛?cè)艘迅鶕?jù)周圍空間狀況確認換道可行，進行右車道換入操作；結(jié)束階段，兩車間距完全拉開，車輛換道行為基本完成。

3.4 結(jié)論

結(jié)合以換道車輛為參考系的行車風險場強圖，車輛如需執(zhí)行換道行為，其觸發(fā)條件為：在換道行為的準備階段，與其關聯(lián)性較高的附近區(qū)域須為低風險；若欲完成整個換道行為，還需滿足其持續(xù)條件，即在換道的執(zhí)行與結(jié)束階段，在車輛前后兩方的一定范圍內(nèi)能夠生成并維持低風險狀態(tài)。

根據(jù)換道行為的不同，觸發(fā)條件的關聯(lián)區(qū)域亦會有所區(qū)別。在左換道行為中，這一區(qū)域主要分布在車輛左側(cè)起至其前方20～30 m處；在右換道行為中，其主要位于右前方5～20 m范圍內(nèi)。而在與持續(xù)條件相關聯(lián)的空間內(nèi)，車輛則需要留意其間可能出現(xiàn)的風險驟增現(xiàn)象，以決定是否變更或終止換道過程，如可能阻礙車輛的突然闖入等情況。

在現(xiàn)實環(huán)境中，低風險區(qū)域的形成包括如下三種場景：換道目標車道無阻礙車輛；換道目標車道有車，但位于前方且速度較大；換道目標車道有車，但位于后方且速度較小。盡管在場景特性上具有一定差異，但其均能保證換道車輛與附近阻礙車輛間留有足夠安全的相對距離，因而在經(jīng)風險場量化后都可得到較為統(tǒng)一的低風險場分布，而這也在一定程度上證明了風險場量化方式識別觸發(fā)換道潛在條件與監(jiān)測換道持續(xù)條件的準確性與簡便性。

4 結(jié)語

文中綜合將車輛換道的原始信息進行了轉(zhuǎn)換，通過建立行車風險場，以換道車輛為中心，量化其周圍風險場分布，分析車輛的具體換道行為。研究發(fā)現(xiàn)，車輛要安全完成換道行為，需要在執(zhí)行前滿足相應區(qū)域低風險的觸發(fā)條件，也應在執(zhí)行過程中滿足相應的持續(xù)條件。這一研究結(jié)果可以作為駕駛?cè)藫Q道行為的執(zhí)行及其過程中對周圍車輛行駛狀態(tài)變化的判別等方面的理論參考，一定程度上為道路行車安全領域的研究與實現(xiàn)提供有益借鑒。